基于强化学习的无场次级亚纳秒自旋轨道力矩开关
介观与纳米尺度物理
2025-08-15 v1
摘要
我们演示了在电流密度为 下，通过将强化学习（RL）耦合到包含自旋轨道力矩（SOT）的 Landau-Lifshitz-Gilbert 方程中，实现对单域纳米磁铁的 300 ps 内无场确定性磁化翻转。RL 智能体自主发现最小化磁化轨迹路径的电流波形，并利用场状 SOT 和硬轴各向异性所启发的预旋旋简道实现。从学习得到的脉冲中，我们提取了动力学的清晰物理图景，并构建了基于模型的分析框架，确立了开关时间的下界。该控制策略在宽范围的阻尼常数下保持鲁棒性，并在较高电流密度下抵抗热涨落。我们还讨论了实现预旋旋开关的可行实验方案。
引用
@article{arxiv.2508.10792,
title = {Reinforcement-Learning-Designed Field-Free Sub-Nanosecond Spin-Orbit-Torque Switching},
author = {Yuta Igarashi and Junji Fujimoto},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10792},
year = {2025}
}
备注
5 pages, 5 figures